指挥自动化网络信息安全的一种解决方案

针对基地指挥自动化网络信息安全要求,提出了基于USB身份认证卡技术,采用间接身份认证方式鉴别网络用户合法性,用双重加密算法对信息进行加密上传和解密下载的解决方案。此外,还设计了本地涉密文件加密隐藏方法。整个系统安全性高。独立性强,开发成本较低,具有较高的推广价值。     

使用深度神经网络检测Cassini ISS图像中圆盘状星体轮廓

Cassini空间探测器光学成像系统（ISS）拍摄的图像中,很多卫星呈现为面元,其轮廓检测是天体测量的重要工作.使用神经网络方法进行ISS图像中面元轮廓检测.每个ISS图像的像素分为轮廓边缘和非轮廓两类.使用神经网络框架TensorFlow,输入每个像素的9个特征,输出每个像素的分类.利用约3.6万个像素训练该网络,通过380幅ISS图像进行测试.与人工标记结果相比,轮廓像素检测的平均精确率为78.26%,平均召回率为73.32%.以检出轮廓像素作为输入,通过椭圆拟合得到面元的轮廓,所得轮廓与面元真实轮廓吻合良好.研究结果表明该方案能够有效检测出面元轮廓,进而给出假图像星的排除范围.      

柔性空间机械臂系统的模糊滑模神经网络控制及柔性振动主动抑制

研究了参数不确定漂浮基柔性空间机械臂关节空间的轨迹跟踪及柔性振动主动控制问题.运用虚拟力概念,生成能同时反映柔性振动和刚性运动的虚拟期望轨迹,设计了一种自适应非奇异Terminal滑模控制器来跟踪该虚拟期望轨迹,以实现载体姿态及关节稳定跟踪运动轨迹并对所产生的柔性振动进行主动抑制的控制目标.所设计的控制器结合了Terminal滑模控制快速收敛性,模糊小波神经网络优良的函数逼近特性及鲁棒技术处理逼近误差的优势,利用自适应算法在线自适应调节模糊小波神经网络的所有网络权值和参数,使控制器具有很强的鲁棒性.仿真实验证明了所提控制方案的有效性.     

PTNet：一种面向加密流量分类的半监督并行Transformer网络

随着网络加密协议的广泛使用,传统的网络流量分类技术面临很大的挑战。目前的方法具有以下局限性：一是模型高度依赖深度特征,这要求有标注训练数据集的规模足够大,否则模型难以在新的数据上进行泛化;二是模型仅专注于流量的一个模态特征,不同类别流量的同一模态的特征区分度可能不够明显。针对这些问题,本文提出了一种基于深度学习的加密流量分类模型Parallel Transformer Net（并行转换网络,PTNet）。该模型基于预训练-微调的半监督思想,充分利用网络中大量无标签流量数据进行预训练,然后在少量有标签数据的基础上进行微调。此外,该模型并行提取了载荷和包长序列两个模态的流量特征,进行多模态的特征融合,并在三种不同的流量分类任务与相应的数据集（Android、USTC-TFC和CSTNET-TLS1.3,均为公开的数据集）上都表现出很好的效果,分类准确率分别达到95%、98%和97%。     

基于多层次特征的高分影像海岸带地物分类

针对高分辨率影像地物光谱丰富复杂的问题,文章提出了一种结合像元-对象-空间格局特征的水域、盐田等海岸带精细地物分类方法。首先基于像元和空间格局特征分别利用遗传算法优化随机森林参数进行分类;其次将两种分类结果采用D-S证据理论融合;然后基于不同地物斑块的空间上下文信息,采用粒子群算法优化支持向量机（Support Vector Machine,SVM）参数实现面向对象的二次分类。为验证方法的有效性,收集山东省莱州湾海岸带附近区域的“高分二号”卫星影像,开展了水域及水利设施用地、盐田、工矿用地、交通运输用地、住宅用地、沿海滩涂、海域与耕地8类地物的分类实验,总体精度达到97.21%,Kappa系数为0.964 2。实验结果表明,文章提出的高分影像海岸带地物分类方法兼顾像元、对象及空间格局特征优点,能够实现多层次细致分类,并同时兼具较短的训练时长与较高的分类精度。该研究成果可为中国海岸带生态环境监测与土地利用规划提供一定技术支撑。     

图论在有限元分析中的应用

应用图论理论，建立节点关联矩阵，用于自动剖分的网络节点编号优化和网格图形的输出。研究结果在工程上有实用价值。     

构建高等数学网络课堂的基本设想

针对当前高等院校高等数学课堂教学中存在的一些缺陷,提出网络课堂与学校课堂相结合是高等数学教学的必然和最佳教学模式,简述高等数学网络课堂的设计和构成。     

整合是网络媒体提高传播效果的根本

网络新闻是重整合还是重原创,这实际体现了网络传播过程中不同的新闻理念。通过试从受众需要、网络媒体所面临的信誉危机、目前网站编辑制作新闻的主要方式以及整合可以实现媒体间的多赢四个层次来阐述,从而论证了重整合是提高网络新闻传播效果的根本。     

运动工件上字符识别系统研究

在恶劣的工业现场环境中,拍摄的工件图像会失真,为此提出了在一定噪声和模糊范围内能够正确识别字符标号的方法。工件在传送过程中可能发生偏移,使得被测件与摄像镜头的相对位置不确定,所获得的图像会发生偏转或平移,为此提出了解决字符的平移,缩放及旋转问题的方法;设计了神经网络识别系统。     

四横四纵高铁网络对航空的分流模型及其应用

随着四横四纵高铁网络的逐年开通运行,国内数以百计的城市对航线客流量都会受到高铁开通的分流影响。建立高铁网络对航空旅客的分流模型,使其能够定量地分析高铁网络对航空客运市场的整体分流影响或单一高铁线路开通时的区域分流影响,有助于准确地预测国内航空运输市场的发展与变化。分流模型采用了计量经济学方法,以旅行时间差和票价浮动作为基本变量,收集国内外航空运输数据和高铁运营数据进行统计分析,得出四横四纵高铁网络对整体航空市场和京沪航线上的分流效应。高铁网络对航空旅客分流影响研究将对国内航空运输市场预测和航线优化产生重要的作用。